
ITの左官屋とは
華やかなDXではなく、地道に業務の土台を整える。
それが「ITの左官屋」という在り方です。
左官屋が壁を平らに、美しく仕上げるように。
業務フローの凸凹を丁寧にならし、データの導線を通し、
組織が自然と動ける仕組みをつくります。
製鉄所の現場で操業を経験し、アパレル企業でデータ戦略と業務設計を統括。
現場の実態とデータの力の両方を知る視点で、御社の課題に向き合います。
社名「LAVRA」はポルトガル語で「耕す」に由来します。

提供サービス
AI活用支援
生成AIの導入設計から業務への組み込みまで。AIエージェントによる業務自動化、ドキュメント生成、データ分析の効率化など、現場で定着する運用設計を行います。ツール選定で終わらず、使いこなせる仕組みまで伴走します。
DX伴走支援
「作って終わり」にしない。定例MTGと現場訪問を重ね、運用が定着するまで責任を持って寄り添います。
業務プロセス設計・SCM最適化
業務フローを丁寧に棚卸しし、ボトルネックを特定。需給調整・在庫管理・発注プロセスなどサプライチェーン全体を見渡した改善設計で、回り道のない業務の流れをつくります。
データ基盤の整理・分析
散在するデータを統合し、意思決定に使える形に整備。販売・在庫・仕入データを横断したダッシュボード構築で、需給バランスの可視化から経営判断までを支えます。
Google Workspace 導入・活用支援
Gmail、Drive、Sheets、Apps Scriptを活用した業務効率化。Gemini連携によるAI活用も含め、組織のコラボレーション基盤を整えます。
業務システム開発
受発注・在庫・売上管理など、業務の仕組みをシステム化。在庫最適化ダッシュボードやS&OP支援ツールなど、サプライチェーンの可視化・自動化もExcel運用からの脱却とあわせて段階的に実現します。
研修・人材育成
AIやDXは、ツールを入れるだけでは定着しません。「人が理解し、使いこなせる」ことが出発点です。対象者や課題に合わせてテーマを組み合わせ、組織の中からデジタル活用力を育てます。内容は貴社の状況に合わせてカスタマイズでき、複数テーマの組み合わせも可能です。
現場・一般社員向け
AIの基本から実務活用まで、現場ですぐ使えるスキルを習得
管理職・経営層向け
AI導入を経営判断として捉え、組織変革の道筋を設計する
支援の進め方

ヒアリング・現状診断
業務フローとデータの棚卸し。現場の声を丁寧に拾い、課題の全体像を把握します。
設計・ロードマップ策定
優先順位をつけた改善計画を策定。無理のないスケジュールで、着実に前進する道筋を描きます。
実装・開発
段階的に仕組みを構築。小さく始めて効果を確認しながら、確実にスケールさせます。
定着・改善
導入して終わりにしない。運用定着まで伴走し、継続的な改善サイクルを回します。
Roadmap
DX成熟ロードマップ
組織のDXは一夜にして成らず。段階的に成熟度を上げ、自走する組織を目指します。
デジタル化の土台づくり
- 紙・Excel業務のデジタル移行
- Google Workspace等の基盤整備
- データが溜まる仕組みの構築
- 現場スタッフのITリテラシー向上
AI活用・データドリブン経営
- 蓄積データの分析・可視化
- 生成AI・AIエージェントの業務導入
- KPIダッシュボードで経営判断を高速化
- 需給・在庫データの一元管理
自走する組織へ
- 現場主導の改善サイクルが回る状態
- AI活用が日常業務に定着
- 他部署・他業務への横展開
- 外部支援なしで進化し続ける体制
経歴
髙橋 寿明
Toshiaki Takahashi
製鉄所での現場操業
大規模な製造現場で操業を経験。原料の需給管理や生産計画の現場を肌で知り、データだけでは見えない「現場感」を身につけました。
アパレル企業でデータ戦略・SCM推進
経営視点でデータ活用の戦略を立案・実行。SCMシステムの機能開発では需給調整・在庫最適化・発注自動化に携わり、D2Cの機能開発も含め業務プロセスの設計からシステム導入まで一気通貫で推進。AIを活用した需要予測や業務効率化にも取り組む。
LAVRA WORKS として活動開始
製造業・アパレルで培ったサプライチェーンとデータ戦略の経験を活かし、「ITの左官屋」として中小企業の業務基盤づくり・AI活用・DX推進を支援しています。
Contact
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「何から手をつけていいかわからない」という段階でも大丈夫です。
こんなお悩みありませんか?
- 業務が属人化していて、特定の人がいないと回らない
- 紙やExcelでの管理が多く、情報共有に時間がかかる
- AIを活用したいが、どこから始めればいいかわからない
- 社員のAIリテラシーを底上げしたい
- DXを進めたいが、何から手をつけていいかわからない